# DreamBooth

يُخصّص [DreamBooth](https://huggingface.co/papers/2208.12242) نموذجًا مُدرَّبًا مسبقًا لموضوع محدد انطلاقًا من عدد قليل من الصور (مثلًا، قطتك) من خلال ضبط دقيق للأوزان الكاملة وربط ذلك الموضوع بمعرّف فريد في الأمر النصي (`sks cat`). يمكنك بعد ذلك توليد ذلك الموضوع في إعدادات وإضاءة ووضعية وأنماط جديدة.

عادةً ما تكون نقاط التفتيش الخاصة بـ DreamBooth بضعة غيغابايتات لأنها تحتوي على أوزان النموذج الكاملة. حمّلها باستخدام [from_pretrained()](/docs/diffusers/v0.43.0/ar/api/pipelines/overview#diffusers.DiffusionPipeline.from_pretrained) وشمل المعرّف الفريد في الموجه (prompt) لتفعيل التوليد.

```py
import torch
from diffusers import AutoPipelineForText2Image

pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained(
    "sd-dreambooth-library/herge-style",
    dtype=torch.float16
).to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"
prompt = "A cute sks herge_style brown bear eating a slice of pizza, stunning color scheme, masterpiece, illustration"
pipeline(prompt).images[0]
```

    

لتدريب نقطة تحقق خاصة بك، راجع [تدريب DreamBooth](../training/dreambooth).